Joni friswan

Pertemuan ke 6 PTI

Posted: October 17th 2012
Mengelola data dan informasi organisasi

”Hirarki data”

Basis data mengandung file, file mengandung record, record mengandung field, field mengandung characters.

  • Recall … 8 bits => 1 byte => 1 character.
  • field – Pengelompokan logis dari karakter menjadi sebuah kata, kalimat, atau angka.
  • Record – Pengelompokan logis dari field yang terkait
  • File- Pengelompokan logis dari record yang terkait
  • Database – Pengelompokan logis dari files yang terkait

 

– Field

Apa yang dimaksud dengan field?

  1. Kombinasi dari satu atau lebih karakter
  2. Unit terkecil daridata yang diakses pengguna
  • Field size : jumlah maksimal karakter yang bisa ditampung sebuah field
  • Field name : unik, sebagai identifikasi dari setiap field
  • Data type : jenis spesifik dari data yang ditampung

Terminologi dari manajemen data

– Entity
  • orang, tempat, benda, atau kejadian yang berupa informasi dari suatu hal yang dikelola
  • Records menjabarkan entity
– Attribute
  • Karakteristik atau kualitas yang mendiskripsikan entitas tertentu
  • Fields menjelaskan attributes
– Primary Key
  • Field yang secara unik mengidentifikasikan record
-Secondary Key
  • field yang tidak unik tetapi dapat digunakan untuk membentuk grup dari records

Menyimpan dan mengakses Records

– Media sekuensial (tape) menyimpan records secara sekuensial berdasarkan key values
– Direct (or random) media (disks) menggunakan teknik lain
Apa yg dimaksud dengan file processing system?

– Masing masing department atau  area dari organisasi Memiliki kumpulan file sendiri

– Records dari satu file dapat tidak terkait dengan   records dari file lainnya

Pendekatan Modern: Database

Apa yg dimaksud  database approach?
– Banyak program dan pengguna bisa berbagai data di database
– Data aman karena hanya authorized users yang bisa mengakses data tertentu
Menempatkan data pada databases
– Dua Pilihan: Centralized dan Distributed
– Pilihan akan berpengaruh pada user accessibility, query response time, data entry, security, dan  biaya
– Option 1: Centralized database
  • Semua file berada pada satu lokasi fisik yg sama
  • Menyediakan database administrators  dengan kemampuan mengelola keseluruhan database pada satu lokasi
  • Konsistensi data ditingkatkan dan lebih aman
  • File hanya bisa di akses melalui centralized host computer
  • Proses Recovery lebih mudah
  • Rentan terhadap single point of failure
  • Speed problem terkait transmission delays
– Option 2: Distributed database
  • Salinan lengkap dari basis data atau sebagian dari basis data, berada pada lebih dari satu lokasi, dekat dengan pengguna

Type 1:

Replicated database

  1. Salinan database di banyak lokasi
  2. Mengurangi single-point-of-failure problems
  3. Meningkatkan user access responsiveness

Type 2:

Partitioned databases

  1. potongan dari database di setiap lokasi
  2. setiap lokasi bertanggung jawab terhadap datanya
Pengembangan Databases
– Pertama, Kembangkan Conceptual design – model abstrak basis data dari prespektif pengguna atau bisnis
– Kedua, organisasikan dengan Entity-Relationship (ER) modeling
  • Proses perencanaan desain basis data
  • Entity classes ð  Instance ð  Identifiers ð  Relationships
– Ketiga, analisa struktur dari data dengan menerapkan proses Normalisasi

  • Metode untuk relational database menjadi lebih efisien
  • Helps achieve
  • minimum redundancy
  • maximum data integrity
  • best processing performance
– Keempat, implementasikan struktur data fisik dari basis data pada  database management system software
  • Create tables
  • Define fields and field properties
  • Establish primary keys
  • Define table relationships
  • Add actual data (records) to tables
Databases Management System
– Software programs yang menyediakan akses ke database
– Data di simpan pada satu lokasi, dapat di ambil atau di update
– Application programs yang diberikan akses pada data yang disimpan dengan berbagai mekanisme
  • Memelihara integritas dari informasi yg disimpan
  • Mengelola  security dan user access
  • Recovering informasi saat system fails
  • Mengakses berbagai fungsi dari basis data dari dalam aplikasi
DBMS: Logical vs Physical View
– Logical view –menampilkan data dengan format yang dipahami user (e.g., tables with fields and records)
– Physical view – berkaitan dengan physical arrangement dan lokasi data pada direct access storage devices (DASD)
Komponen DBMS
– Data Model
  • Mendefinisikan cara data di strukturkan secara konseptual
– Data Definition Language (DDL)
  • Digunakan untuk menjelaskan isi dan struktur dari data base
  • Users menjabarkan logical view (schema) dari database menggunakan DDL
  • Mendefinisikan Physical characteristics dari records dan fields
  • Relationships, primary keys, and security can be established
– Data Manipulation Language (DML)
  • Digunakan untuk mendapatkan isi dari database, menyimpan atau meng-update informasi pada database, dan mengembangkan aplikasi database
  • Structured query language (SQL) – most popular relational database language
– Data Dictionary
  • Menyimpan definisi dari elemen data dan karakteristik data
– Keuntungan DBMS
  • Meningkatkan strategi penggunaan data perusahaan
  • Mengurangi kompleksitas dari IS environment
  • Mengurangi redundan dan inkonsistensi data
  • Meningkatkan data integrity
  • Application/data independence
  • Meningkatkan keamanan data
  • Mengurangi biaya pengembangan dan pemeliharaan
  • Meningkatkan fleksibility dari IS
  • Meningkatkan akses data
Logical Data Models
  • Kemampuan manager untuk menggunakan basis data tergantung pada bagaimana basis data di strukturkan baik secara logika maupun fisik
  • Dalam logically structuring database, mempertimbangkan karakteristik dari data dan bagaimana data di akses
  • Tiga bentuk umum dari data models : hierarchical, network, dan relational
  • Menggunakan model tersebut, perancang bisa membangun logical atau conceptual view dari data yang di implementasikan ke semua basis data dan semua DBMS.
  • Relational model  umum pada lingkungan PC karena mudah untuk dipelajari.
  • Relational model menyediakan high flexibility dan kemudaan untuk digunakan.
  • Relational model lebih lambat dalam pencarian dan access times; menjadi masalah pada penggunaan di lingkungan high-volume business settings.
  • Hierarchical data sangat cepat pada pemrosesan , tetapi lemah pada query flexibility.
  • Network data : cukup baik pada processing speeds dan cukup baik pada query flexibility, tapi sangat kompleks
– Emerging & Specialized Data Models
  • Multidimensional
  • Object-oriented data model
  • Hypermedia
  • Geographic information system database
  • Knowledge database
  • Multimedia database
  • Small-footprint database
– Menggunakan Stored Data
  • Akses informasi secara akurat dan tepat waktu sangat penting pada lingkungan bisnis saat ini
  • Banyak informasi dikumpulkan oleh TPS, tetapi akses ke dan dari data tersebut sangat terbatas.
  • Banyak organisasi bekerja meningkatkan akses dan ketersediaan informasi
– Data warehouse:
  • nSistem basis data yang dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan
  • nPenekanan pada pengorganisasian data yang baik, dalam cara yg dipahami sehingga pengguna bisa mendapatkan jawaban dari pertanyaan (queries)
  • nData yang disimpan adalah data saat ini, masa lalu, detil dan rangkuman data
  • nTerdapat Metadata (data tentang data) untuk membantu melacak isi dari data warehouse
– Data mart: small scale, simpler data warehouse.  Easier to implement.  Targets smaller business segments.
  1. Data mining:
  2. Mengekstrak pengetahuan dari data warehouse
  3. Menggunakan algoritma tingkat tinggi untuk menemukan pola tersembunyi, korelasi, dan relasi
  4. Classifying
  5. Clustering
  6. Associating
  7. Sequencing
  8. Forecasting
Apa yang bisa didapatkan (contoh)?
  • Segmen pasar dan karakteristik dari konsumen
  • Pola belanja konsumen
  • Prilaku penipuan
Summary
  • Struktur Traditional file menimbulkan banyak data management problems
  • DBMS membantu menyelesaikan masalah tersebut
  • Pengguna lebih di arahkan pada logical view dari data.
  • Saat organisasi membangun struktur DB yang baik, pengambilan keputusan dan pengetahuan akan meningkat melalui data warehouses  dan penggunaan data mining tools.
Demikian pembahasan saya 😀

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php